75376

Автор(ов): 

4

Параметры публикации
Тип публикации: 
Статья в журнале/сборнике
Название: 
Нейросетевой подход к классификации акустических сигналов с использованием информационных признаков
ISBN/ISSN: 
2686-9543
DOI: 
10.31857/S2686954323601239
Наименование источника: 
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
Обозначение и номер тома: 
Т. 514, № 2
Город: 
Москва
Издательство: 
Российская Академия наук
Год издания: 
2023
Страницы: 
37-46
Аннотация
В работе рассмотрена задача бинарной классификации акустических сигналов биологического происхождения, записанных в естественных условиях. В качестве признакового описания объектов выбраны информационные характеристики, такие как энтропия и статистическая сложность. Методы решения основаны на трех архитектурах нейронных сетей, модифицированных авторами (на ядре Inception, на ядре Inception и технологии Residual, на структуре Self-Attention с блоками LSTM). Использован датасет из соревнования на Kaggle по обнаружению акустических сигнатур китов, и проведено сравнение между моделями по качеству решения рассматриваемой задачи на стандартном наборе метрик. Получено значение AUC ROC более 90%, что говорит об успешном решении задачи обнаружения полезного сигнала и указывает на возможную применимость информационных характеристик к подобным задачам.
Библиографическая ссылка: 
Лысенко П.В., Насонов И.А., Галяев А.А., Берлин Л.М. Нейросетевой подход к классификации акустических сигналов с использованием информационных признаков // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. 2023. Т. 514, № 2. С. 37-46.
Публикация имеет версию на другом языке или вышла в другом издании, например, в электронной (или онлайн) версии журнала: 
Да